這是清朝末代皇后婉容廣為流傳的一張老照片：

如果讓照片變成彩色的，會是什么樣子？

竟然沒有什么違和感，百年前的老照片似乎在此刻變得鮮活了起來。

而這張圖上色的背后，并沒有真人在一步步操作渲染，而是一個AI一鍵搞定的那種。

它叫Palette.fm，是由谷歌機器學習研究員 Emil Wallner 打造。

只需要一個 " 拖拽 " 或 " 上傳 " 動作，就能呈上數十種不同風格的彩色照片。

甚至對想要的效果，還能用自然語言去描述生成。

更重要的是，小哥搞的這個網站還是免費、不需要注冊或登錄的那種。

于是乎，這個網站在 " 黑白照上色 " 圈里火了一把。

很 easy 地讓黑白照變彩色

正如我們剛才提到的，這個 AI 非常明顯的一個標簽，就是操作簡單。

然后靜等幾秒鐘，上傳的黑白照就立馬 " 光彩照人 " 了：

如果對于網站給出的 " 基礎款 " 上色效果不滿意，別急，后邊還有一大堆上色效果可選：

但若是對這么多的上色效果還不滿意怎么辦？

那咱就" 自定義 "一套，用自然語言描述一下就行的那種。

只需要在編輯框內用自然語言描述下想要的效果，然后點擊一下"Colorize"，就能得到你想要的效果啦 ~

以及還有個 "Surpise Me" 的功能，會讓這個 AI 自行腦補些有趣的上色提示詞。

玩法很簡單，但肯定有好奇的友友們要問了："AI 自己補的色，能很真實地做到還原嗎？"

Good question！

咱們現在就用這個 AI 上色的效果跟真實照片的色彩做個大 PK。

原照片是長這樣的：

然后咱們用 Photoshop 將它調成黑白色：

不難看出，AI 在沒有任何提示之下，首先聯想到的上色方案，是偏午后陽光的湖面之景。

然后我們只需要把提示詞稍作修改，就可以讓效果接近原圖了：

至于這個 AI 背后的具體技術，小哥并沒有透露特別細節的內容，但對大體的過程做了描述：

通過機器學習模型對圖像進行分類，對上傳的圖像會有個自己初步的上色方案。

我主要做了 2 個 AI 模型，一個用來生成文本，一個用來上色。

網友：比其他上色 AI 更好用！

其實 AI 給黑白圖片上色，已經不是很新鮮的事兒了。

但是圍觀的網友們紛紛表示，Palette.fm 的比他們之前用過的其他 AI 更好用！

而這也讓一位兼職著色師對 Palette.fm" 愛恨交加 "：

因為這個 AI 的著色能力著實很突出。他之前也試過 ImageColorizer.com 等其他 AI 工具，但都沒有這樣的效果。

比如對英格麗 · 褒曼這張在《卡薩布蘭卡》里的劇照上色：

他認為，ImageColorizer 幾乎只把人物顏色補充得還可以，而背景色處理得并不咋滴；而 Palette.fm 則把人物和背景顏色都補充得更生動自然。

△左為 ImageColorizer 處理結果，右為 Palette.fm 處理結果

（右圖更有電影感有木有？）

但另一方面，這位兼職著色師也有點兒擔心 AI 過于強大，會搶了他的飯碗……

還有網友用 Palette.fm 給自己已逝父親的黑白舊照上色，然后驚喜地表示，有那味兒了！

除了給人物照片著色之外，還有人也對風光照片下手了。

Ta 用 Palette.fm" 復原 " 了 1920 年代的街景。

不過與此同時，也有網友認為，這個 AI 依然存在" 偏見 "。

其中最主要的一點就是，AI 會把舊事物描畫得比較沉悶，一看就很有年代感；但其實過去的東西往往也是很豐富多彩的。

就拿一位俄羅斯攝影師在 1909 年至 1915 年間拍攝的照片來說，原圖是彩色的，研究人員把這些圖弄成黑白之后，再讓 AI 上色。

結果是這樣的：

而實際上，原圖是醬嬸兒的：

也就是說，AI 給較古早的圖像著色時，居然還自帶一層 " 年代濾鏡 "。

所以不少人依然覺得，雖然 AI 的技能正在突飛猛進，但有些事兒吧…還得靠真人來完成。

開發者已研究黑白照上色 5 年多

再來說說這個涂色 AI 背后的主人公，機器學習研究員 Emil Wallner。

Emil 目前在谷歌工作，并使用 ML 來探索藝術和文化。

事實上，關于給黑白圖片上色，這位哥們兒已經研究了 5 年多。

他分享道，上色過程背后的一些代碼，是用谷歌的 TensorFlow 來編寫的。

而且近年來，這些算法一直在多項反復的實驗中不斷地優化著。

截至目前，這個 AI 已經從上百萬張圖像上學習過了，所以它的著色效果會比許多同類 AI 都更精準。

另外值得一提的是，Emil 本人很支持 " 開源 "，他已經把自己寫的代碼都公開了。

他指出：

如果學習算法變得越來越容易，大家就可以相互學習到更多東西。

對了 ~ 前文也說到 Palette.fm 可以免費試用，量子位用赫本的劇照試了下，親測不戳！